腫瘍回帰グレードの自動評価と食道がんにおける生存予測は,弱度に監督された複数のインスタンス学習によるものです

科学分野:

• デジタル病理学 デジタル病理学
• 腫瘍学 腫瘍学
• 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.

背景:

• 食道がんは,世界中でがんによる死亡の主な原因です.
• ネオアジュヴァント治療後の腫瘍回帰度 (TRG) の正確な評価は,患者の管理に極めて重要です.
• 現在のTRG評価は,主観的な組織病理学に依存し,変動性につながります.

研究 の 目的:

• デジタル病理学のAIを用いた客観的で自動化されたTRG評価フレームワークを開発する.
• 食道がんにおけるTRG評価の再現性と精度を向上させる.

主な方法:

• 157人の食道がん患者と1,298人の全スライド画像を遡及的に分析した.
• 患者レベルの枠組みの中で,基礎モデルと複数のインスタンス学習の評価.
• 患者のレベルラベルを使用して,弱く監督されたTRG予測.

主要な成果:

• AIフレームワークは82.7%の分類精度を達成し,病理学者と強い合意を示しました.
• AIから派生したTRGスコアは,従来の方法と比較して優れた予後分層化を提供しました.
• AI-TRGと進行性フリー/全生存期間との間に有意な関連性が見つかりました.

結論:

• ファンデーションモデル主導のAIフレームワークにより,食道がんにおける自動化された,標準化されたTRG評価が可能になります.
• このアプローチは,病理学者の作業量を減らし,予後精度を高めます.
• 弱く監督されたAI病理学は,腫瘍学におけるパーソナライズされた治療決定の可能性を秘めています.